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公开(公告)号：CN117808323A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410072366.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06Q50/26 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于碳排放监测和计量领域，提供了一种基于电解铝生产数据和碳排放量的碳足迹计量方法及系统，包括建立电解铝产品的生产制造流程图；厘清电解铝产品全生命周期3个环节及相应的碳排放测算时间与空间边界，界定核算范围；收集电解铝生产制造环节的详细数据并进行特征提取，利用预先训练好的预测模型对提取后的电解铝数据进行预测，得到电解铝生产制造环节预测的碳排放量；基于电解铝生产制造环节预测的碳排放量构建层级累进的典型行业产品全生命周期碳排放核算模型；利用层级累进的典型行业产品全生命周期碳排放核算模型核算各生产环节对应的碳排放，获取电解铝生产全周期碳足迹。
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公开(公告)号：CN115664968A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211330853.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 毕晓伟 , 张浩 , 张勇 , 张鹍 , 苗建松 , 顾仁涛 , 杨莲莲 , 黄东旭 , 欧阳燕 , 李菁竹 , 付振霄 , 王一蒙 , 王慧轩 , 毕晓涛 , 苗文静 , 夏立磊 , 苏乃斌 , 刘婷 , 田鑫 , 张丽娜 , 王振坤 , 孔德秋 , 胡桂彬 , 王轶群 , 李彦 , 张丞 , 刘小伟 , 李兴昊
IPC: H04L41/0896 , H04L41/14 , H04L47/127 , H04L47/52 , H04L47/783
Abstract: 本发明提供了一种基于业务带宽预测的以太网络时隙分配方法，分别应用于服务端和客户端，服务端包括实时或定时获取客户端各端口的业务流量数据，将预设时间段内的业务流量数据形成数据序列，所述数据序列中的元素为各时刻对应的业务流量数据；将所述数据序列输入训练过的神经网络模型，得到下一预设时间段内当前客户端的业务流量数据的预测值；根据所述预测值，计算所述下一预设时间段内当前客户端的带宽需求；基于所述带宽需求为当前客户端分配网络时隙。本发明根据业务类型进行权重划分结合带宽分配FlexE calendar中的时隙，有效地提高了时隙分配的实时性和效率。
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公开(公告)号：CN117852702A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410023243.0
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明涉及碳排放量预测方法、系统、存储介质及设备，通过获取待预测区域设定时间段的人口数量、GDP总量、能源消费总量、化石能源消费占比和该区域的城镇化率形成原始数据集，将不同的计算机模型相结合，克服了单一模型存在的局限性问题，可以准确分析各种因素对碳排放的贡献程度，筛选出合适的指标，更加准确地分析人口、富裕程度、技术水平等变量对环境压力的影响。
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公开(公告)号：CN117808149A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311816692.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/243 , G06F18/23213 , G06N5/01 , G06F113/04 , G06F119/22
Abstract: 本发明提出了基于梯度提升决策树模型的煤耗量预测方法及系统，涉及碳排放监测和计量领域，收集待预测电厂的煤电机组运行数据，基于公用直调机组等级的煤电机组运行数据，采用XGBoost算法训练生成梯度提升决策树模型；利用其他等级的煤电机组运行数据，通过梯度提升决策树模型预测电厂的煤耗量；其中，所述电厂特征包括电厂的日发电量、日供热量、年均供电标准煤耗、年利用小时数、近三年实际耗煤量平均值和聚类结果，所述聚类结果是使用k均值算法将煤电机组聚类成不同群组，选取一个群组分类作为电厂的类型；本发明采用k均值算法将机组聚类成不同群组，再通过XGboost算法以直调公用机组训练数据预测其他等级机组的煤耗量。
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公开(公告)号：CN114386712A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210086777.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑电动汽车与热岛效应的空调负荷预测方法及系统，包括：获取待预测空调负荷预所在的区域信息；依据区域信息和预设的空调负荷预测模型，得到预测结果；其中，所述空调负荷预测模型为回归方程，所述回归方程的变量为城市热岛效应下确定的温度以及经济指标中的因素；所述城市热岛效应下确定的温度受电动汽车预设替代率的影响；本发明构建了考虑电动汽车与城市热岛效应的空调负荷预测模型方法。并且在预测方法中着重考虑了经济发展对空调负荷的影响，得到了空调负荷关于经济因素的回归方程，使空调负荷预测更加贴近现实生活。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113642777A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110827115.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种评估特殊事件冲击影响电力需求的模型方法，它包括家庭部门、厂商部门和政府部门；所述家庭部门包括家庭获得最大效用、家庭在进行投资时资本的累积方程；所述厂商部门包括最终产品、中间产品的关系、中间厂商可得租金比方程、代表性厂商最大化预期利润；所述政府部门包括中央银行采取泰勒规则和市场出清条件。本发明模型逻辑严谨，通过加入特殊事件的影响因素，对家庭部门、厂商部门与政府部门进行的逻辑构建和测算，有效地解决了现有预测模型的不足，有利于在特殊事件发生后第一时间评估特殊事件对中长期电力消费的影响。
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公开(公告)号：CN115270144A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210711624.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网英大碳资产管理(上海)有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李晨辉 , 王鹏 , 陈博 , 薛万磊 , 牟颖 , 赵昕 , 厉艳 , 刘知凡 , 卢兆军 , 谢红涛 , 张新华 , 张辉 , 高文龙 , 李校莹 , 史英 , 牛华忠 , 王振坤 , 孔德秋 , 胡桂彬 , 管大顺 , 白颖 , 穆聪聪 , 吴义江
IPC: G06F21/60 , G06F21/64 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了一种变压器碳足迹追踪方法，用以实现对电网企业变压器产品全生命周期内碳排放情况的核算及监控。方法包括：确定所述变压器全生命周期中所有产生碳排放的环节，并生成所有碳排放环节的核算清单；采集所述变压器碳排放的相关数据；根据所述核算清单以及所述相关数据，确定所述变压器全生命周期的碳排放总量；将所述变压器的碳足迹追踪情况展示到信息化界面。通过生成核算清单来采集各个产生碳排放环节具体的能耗数据，从而实现了变压器产品全环节内的能耗数据不会被遗漏，有利于提高变压器碳足迹追踪的准确性，并实现变压器产品全生命周期内碳足迹的自动化监控和追踪。
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公开(公告)号：CN113642778A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110827125.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明发明了一种考虑多维度多因素电力需求预测框架。该框架通过分析确定影响电力需求增长的宏观、中观、行业和特殊事件冲击等方面的因素，基于ADF、回归分析等方法进行因素分析，明确了影响电力需求预测的维度和因素种类，通过GRE模型和GMM广义矩估计模型进行中长期的电力需求数据预测，最后根据夜间灯光大数据和神经网络算法对预测的数据进行校核，从而判断区域总体、各地级市和产业发展的经济和电力消费趋势。本发明有效构建了一套完整、具体、科学的考虑多维度多因素的电力预测框架，对于提高电力预测精度提供较好的系统框架理论和实操方法。
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公开(公告)号：CN114386712B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210086777.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑电动汽车与热岛效应的空调负荷预测方法及系统，包括：获取待预测空调负荷预所在的区域信息；依据区域信息和预设的空调负荷预测模型，得到预测结果；其中，所述空调负荷预测模型为回归方程，所述回归方程的变量为城市热岛效应下确定的温度以及经济指标中的因素；所述城市热岛效应下确定的温度受电动汽车预设替代率的影响；本发明构建了考虑电动汽车与城市热岛效应的空调负荷预测模型方法。并且在预测方法中着重考虑了经济发展对空调负荷的影响，得到了空调负荷关于经济因素的回归方程，使空调负荷预测更加贴近现实生活。
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公开(公告)号：CN115829128A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211574549.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 赵昕 , 薛万磊 , 厉艳 , 李秋爽 , 王鹏 , 郑志杰 , 牟颖 , 张栋梁 , 刘知凡 , 李校莹 , 李晨辉 , 王振坤 , 史英 , 孔德秋 , 管大顺 , 白颖 , 胡桂彬 , 穆聪聪 , 郭森 , 赵一航 , 马万震 , 刘石璇 , 谭海生 , 贾怡欣
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了现货市场环境下超短期电力负荷的预测方法及装置，方法包括：获取电力负荷的原始数据；将电力负荷的原始数据构建为高频分量、低频分量和残差分量；将高频分量输入到长短期记忆人工神经模型中进行预测，得到第一预测结果；将低频分量和残差分量输入到极致梯度提升树模型中进行预测，得到第二预测结果；将第一预测结果和第二预测结果进行加和，得到最终的预测结果。
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